1. 一種更優(yōu)雅書寫Python代碼的方式

        共 3705字,需瀏覽 8分鐘

         ·

        2022-10-20 00:14

        1 簡介

        大家好我是菜鳥哥,一些比較熟悉pandas的讀者朋友應該經常會使用query()、eval()pipe()、assign()pandas的常用方法(相關知識詳見我的pandas專題教程https://www.cnblogs.com/feffery/tag/pandas/),書寫可讀性很高的「鏈式」數據分析處理代碼,從而更加絲滑流暢地組織代碼邏輯。

        但在原生Python中并沒有提供類似shell中的管道操作符|、R中的管道操作符%>%等語法,也沒有針對列表等數組結構的可進行鏈式書寫的快捷方法,譬如javascript中數組的map()、filter()、some()、every()等。

        正所謂“標準庫不夠,三方庫來湊”,Python原生對鏈式寫法支持不到位沒關系,我們可以使用一些簡單方便且輕量的第三方庫來協助我們在Python代碼中大面積實現鏈式寫法,今天的文章中我就將帶大家一起學習相關的知識技巧~

        2 在Python中配合pipe靈活使用鏈式寫法

        我們將使用到pipe這個第三方庫,它不僅內置了很多實用的「管道操作函數」,還提供了將常規(guī)函數快捷「轉換」為管道操作函數的方法,使用pip install pipe對其進行安裝即可。

        pipe的用法非常方便,類似shell中的管道操作:以你的數組變量為起點,使用操作符|銜接pipe內置的各個常見管道操作函數,組裝起自己所需的計算步驟即可,譬如,我們篩選輸入數組中為偶數的,再求平方,就可以寫作:

        import pipe

        list(
            range(10) | 
            pipe.filter(lambda x: x % 2 == 0) | 
            pipe.select(lambda x: x ** 2)
        )

        因為pipe搭建的管道默認都是惰性運算的,直接產生的結果是生成器類型,所以上面的例子中我們最外層套上了list()來取得實際計算結果,更優(yōu)雅的方式是配合pipe.Pipe(),將list()也改造為管道操作函數:

        from pipe import Pipe

        (
            range(10) | 
            pipe.filter(lambda x: x % 2 == 0) | 
            pipe.select(lambda x: x ** 2) |
            Pipe(list)
        )

        在上面的簡單例子中我們使用到的filter()、select()等就是pipe中常見的管道操作函數,事實上pipe中的管道操作函數相當的豐富,下面我們來展示其中一些常用的:

        2.1 pipe中常用的管道操作函數

        2.1.1 使用traverse()展平嵌套數組

        如果你想要將任意嵌套數組結構展平,可以使用traverse()

        (
            [1, [23, [45]], 6, [78, [9, [1011]]]] | 
            pipe.traverse | 
            Pipe(list)
        )

        2.1.2 使用dedup()進行順序去重

        如果我們需要對包含若干重復值的數組進行去重,且希望保留原始數據的順序,則可以使用dedup(),其還支持key參數,類似sorted()中的同名參數,實現自定義去重規(guī)則:

        (
            [-1000123] | 
            pipe.dedup |
            Pipe(list)
        )

        (
            [-1000123] | 
            # 基于每個元素的絕對值進行去重
            pipe.dedup(key=abs) |
            Pipe(list)
        )

        2.1.3 使用filter()進行值過濾

        我們最開始的例子中使用過它,用法就是基于傳入的lambda函數對每個元素進行條件判斷,并保留結果為True的,與javascript中的filter()方法非常相似:

        (
            [1432568] |
            # 保留大于5的元素
            pipe.filter(lambda x: x > 5) |
            Pipe(list)
        )

        2.1.4 使用groupby()進行分組運算

        這個函數非常實用,其功能相當于管道操作版本的itertools.groupby(),可以幫助我們基于lambda函數運算結果對原始輸入數組進行分組,通過groupby()操作后直接得到的結果是分組結果的二元組列表,每個元組的第一個元素是分組標簽,第二個元素是分到該組內的各個元素:

        基于此,我們可以銜接很多其他管道操作函數,譬如銜接select()對分組結果進行自定義運算:

        2.1.5 使用select()對上一步結果進行自定義遍歷運算

        這個函數是pipe()中核心的管道操作函數,通過前面的若干例子也能弄明白,它的功能是基于我們自定義的函數,對上一步的運算結果進行遍歷運算。

        2.1.6 使用sort()進行排序

        相當于內置函數sorted()的管道操作版本,同樣支持key、reverse參數:

        上述內容足以支撐大部分日常操作需求,你也可以在https://github.com/JulienPalard/Pipe中查看pipe的更多功能介紹。


        以上就是本文的全部內容,歡迎在評論區(qū)與我進行討論~

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